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【论文解读】SKNet网络(自适应调整感受野尺寸)
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【深度学习注意力机制系列】—— SKNet注意力机制(附pytorch实现)
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SKNet笔记
论文地址:https://arxiv.org/abs/1903.06586 代码地址:https://github.com/implus/SKNet Selective Kernel Networks(SKNet)发表在CVPR 2019,SKNet是SENet的加强版,结合了SE opetator、Merge-and-Run Mappings以及attention on inception block的产物。名为SK模块, 可以自适应调节自身的感受野。 之前的SENet是对特征图的通道..
SKNet论文
论文连接:Selective Kernel Networks code:pytorch代码 SENet主要受神经学的启发,视觉皮层中神经元可以根据不同的刺激动态的调整自身的RF(receptive field,感受野)。其实在之前的很多网络中都采用了多个不同大小kernel,然后将他们提取到的特征进行融合,比如Inception采用了3×33 \times 33×3, 5×55 \times 55...
SKNet讲解
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